日本原子能研究开发机构原子能基础工学研究中心的研究副主任太田雅和等人组成的研究团队于1月6日宣布，开发并公开了详细预测福岛第一核电站事故对森林资源造成的放射性铯污染的计算模型“SOLVEG-R”。通过加入传统的模型中没有考虑到的过程，实现了只要是有气象数据的森林，在任何地方都可以计算预测放射性铯的动态分布情况。将该模型应用于福岛县内的森林后发现，在木质部生长带来的稀释效应下，放射性铯的浓度比单纯的放射性衰减要低3%。该成果有助于林业生产的恢复。相关内容已经发布在国际科学期刊《Science of the Total Environment》上。
图1：利用新开发的“SOLVEG-R”模型计算东京电力福岛第一核电站（1F）事故后森林树木中的放射性铯。各种吸收途径的百分比是根据事故发生后50年的累计预测结果计算的。（供图：日本原子能研究开发机构）
在福岛第一核电站事故中遭到放射性铯污染的福岛县森林设定了单位干重的放射性铯浓度的出货限制值，例如蘑菇原木为50Bq/kg、木柴为40Bq/kg。判断能否重启林业生产需要对未来进行预测。另一方面，目前世界各国的研究机构基于此前切尔诺贝利核电站事故开展的研究，大都是利用被评估森林中的放射性铯浓度变化观测结果来调整计算模型内的参数进行预测的。另外，其中很多计算模型是以受事故影响的地区为对象构建的，无法用于在福岛县林业中占重要地位的、土壤和植被不同的落叶林和粘土质土壤。而且也不清楚对这些树种的污染机制。
为此，研究团队此次的目标是开发可用于福岛县森林的计算模型，并搞清楚导致木质资源中至关重要的木质部被放射性铯污染的机制。
新开发的计算模型“SOLVEG-R”将树木的地上部分按部位分成若干部分，并且为各部位设定放射性铯的大气沉降和降雨净化等参数，由此能同时用于发生事故时有树叶的常绿树和没有树叶的落叶树。另外，还引入了现有模型没有考虑的放射性铯与分布于福岛县森林中的火山灰源粘土质土壤之间的相互作用。将这些放射性铯的动态变化情况纳入了以气象数据为输入值计算水循环和树木生长的模型。由此实现了只要是有气象数据的森林，就能应用于任何地方的计算模型。
研究团队将该模型应用于福岛县大玉村的人工杉树林（发生事故时大气中的放射性铯沉降量为68kBq/平方米）和川内村的天然枹栎林（发生事故时大气中的放射性铯沉降量为510kBq/平方米）两处森林。杉树是被用作建材的树种，枹栎是被用作蘑菇原木和木柴的树种。
计算结果显示，从事故发生后开始，不仅是事故发生时放射性铯直接附着的树叶、树枝和树皮，位于树干内部的树干木质部的放射性铯含量也在不断增加，并且还预测到树干木质部的增加持续了10年。这表明，发生事故时沉降在树上的放射性铯被杉树的树叶和枹栎的表面吸收，之后在树内的不同部位之间循环，其中一部分被积累到了树干木质部，这就是事故后也会持续产生污染的机制。另外还发现，切尔诺贝利的森林气候寒冷，从树上掉落的放射性铯在土壤表层积累，经过一定年月后来自根部的吸收量增加，但在福岛，放射性铯吸附并固化在粘质土壤中，根部的吸收量不多。
研究团队还预测了事故50年后树干木质部的放射性铯浓度，结果显示，杉树在2020年、枹栎在2017年迎来峰值，之后开始逐年降低。这是因为降雨产生的表面冲刷和落叶去除了沉积在树上的放射性铯。浓度降低不仅仅是因为铯发生了放射性衰变（每年约2％），木质部生长带来的稀释效应（每年约1％）也为此做出了贡献。预测显示，两种树的浓度都以每年约3％的速度持续降低。枹栎将在2079年达到出货限制值50Bq/kg的标准。
太田研究副主任表示：“计算与实际观测之间仍有差距，而且用于验证的观测数据只有事故后6年内的，因此今后也需要继续观测，以进一步验证开发模型的预测结果是否正确并提高预测精度。”
原文：《科学新闻》
翻译编辑：JST客观日本编辑部
